写一个ceemdan的算法

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种信号分解算法，它是在 EMD（Empirical Mode Decomposition）的基础上发展而来的。下面是一个简单的 CEEMDAN 算法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def eemd(x, max_imf, num_siftings, noise_std):
    """CEEMDAN分解"""

    # 初始化
    imf = np.zeros((max_imf, len(x)))
    x_residue = x.copy()

    # 循环分解
    for i in range(max_imf):
        x_mean = x_residue.mean()
        x_std = x_residue.std()
        x_noise = np.random.normal(0, noise_std * x_std, len(x_residue))
        x_sift = x_residue + x_noise

        for j in range(num_siftings):
            x_max = x_sift.max()
            x_min = x_sift.min()
            x_mean = (x_max + x_min) / 2
            u = x_sift - x_mean
            u1 = u.copy()
            imf[i, :] += u

            while True:
                u_max = u1.max()
                u_min = u1.min()
                if abs(u_max) < 0.1 * abs(u_min):
                    break
                envelope_up = interp1d([0, len(u1) - 1], [u_max, u_max])(np.arange(len(u1)))
                envelope_down = interp1d([0, len(u1) - 1], [u_min, u_min])(np.arange(len(u1)))
                m_up = NearestNeighbors(n_neighbors=2).fit(np.concatenate((u1[:, np.newaxis], envelope_up[:, np.newaxis]), axis=1)).kneighbors()[1][:, 1]
                m_down = NearestNeighbors(n_neighbors=2).fit(np.concatenate((u1[:, np.newaxis], envelope_down[:, np.newaxis]), axis=1)).kneighbors()[1][:, 1]
                mean = (envelope_up + envelope_down) / 2
                if u_max > abs(u_min):
                    mean[m_down] = u1[m_down]
                else:
                    mean[m_up] = u1[m_up]
                u2 = u - mean
                if (u1 * u2 < 0).sum() > 1:
                    u1 = u2
                else:
                    break

            x_sift -= u
            x_residue -= u
            if abs(u.mean()) < 0.1 * abs(x_mean):
                break

    return imf

这个函数的输入是一个一维的时间序列信号 x，以及 CEEMDAN 的参数 max_imf（最大的 IMF 分量数）、num_siftings（每个 IMF 分量的迭代次数）和 noise_std（噪声标准差）。输出是一个二维数组 imf，其中每一行是一个 IMF 分量。